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【目的/意义】为进一步完善个性化微阅读推荐模型,丰富个性化微阅读推荐的理论体系以及拓展个性化
微阅读推荐的研究方法。【方法/过程】首先探讨基于用户认知的个性化微阅读推荐模型的研究框架,然后从“人
——用户”到“需求——偏好”再到“系统——推荐”三个层面入手,提出从微阅读用户画像建模、微阅读用户偏好提
取及匹配以及个性化微阅读自适应推荐模型构建三个方面开展研究,最终形成具有针对性的个性化微阅读自适应
推荐模型。【结果/结论】通过借鉴用户认知的基本理论和技术方法,将移动用户微阅读的情境感知、社交网络和情
感体验进行融合构建用户画像并且在融合的基础上实现个性化微阅读自适应信息推荐。 相似文献
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【目的/意义】数字期刊阅读在移动网络的推动下已成为互联网使用群体必不可少的活动,分析数字期刊 服务中的用户行为能够掌握用户阅读倾向,提高推送精确度。从用户行为感知的角度出发根据用户信息分析用户 行为轨迹,搭建推送模型,结合推荐算法和用户行为预测模型,实现数字期刊的用户个性化推荐。【方法/过程】本文 使用聚类算法和加权二部图算法计算用户相似度、寻找用户邻居簇,进而预测用户对数字期刊的评分,基于加权 Markov模型预测用户模型,生成数字期刊推送结果。【结果/结论】利用用户行为感知技术对数字期刊服务推送提 出了基本的研究理论框架,依照推荐算法设计对不同用户进行个性化推荐,增强用户信赖感,提高用户对数字期刊 阅读的满意度。 相似文献
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【目的/意义】智慧图书馆的服务理念、模式需要不断创新,情境感知技术是构建智慧图书馆的关键,探索情 境感知技术融合云计算等其它高新技术在智慧图书馆服务创新中的潜力,推动情境感知服务继续向个性化、智慧 化发展。【方法/过程】在分析情境感知技术和智慧图书馆理论关联的基础上,归纳了国内情境感知智慧服务系统设 计和服务现状, 构建了具有一定创新性的情境感知智慧服务系统,并预测了情境感知服务未来发展的主流趋势,还 提出一些在服务中亟待解决的问题及应对的策略。【结果/结论】情境感知智慧服务要坚持从用户信息活动情境和 科学合理的应用模式出发,提升个性化服务水平,弘扬图书馆的人文精神。 相似文献
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【目的/意义】大数据情报分析和知识服务时代,如何快速高效地从海量文献中获取情报并实现精准的文献 个性化推荐,是文献推荐个性化服务亟待解决的问题。【方法/过程】对文献个性化推荐模型进行研究,通过专家权 重维、用户维以及情境感知维三个维度的协同,识别用户的兴趣点。推荐模型使用层次分析法和熵权法量化专家 意见;使用潜在狄利克雷分布和KL散度计算量化用户相似度;通过用户社会标注行为、搜索行为、浏览行为得到用 户情感倾向,并引入时间因子量化用户情感;最后引入“最大频度值”确定各个维度的推荐指数,加权计算得到文献 综合推荐指数。【结果/结论】以高校图书馆为实验平台,对本文提出文献个性化推荐方法进行验证。实验结果表 明,与传统的基于内容的推荐方法、协同过滤推荐方法以及混合的推荐方法相比,基于三层维度的文献个性化推荐 方法在准确率与召回率上都取得了更好的性能。 相似文献
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【目的/意义】移动互联网时代,移动电子商务用户的个性化信息需求具有极强的情景依赖性与感知信任
性,针对目前移动商务信息服务个性化和准确性较低,提出融入用户个性化情景与用户间信任关系的推荐模型。
【方法/过程】首先,通过用户当前情景和历史评分数据计算出对每个用户即时信息需求影响最大的K个情景要素,
以此构造用户个性化情景,然后结合不同信任环境下的用户信任度矩阵改进已有的不同信任信息环境下用户情景
兴趣推荐方法,进而进行项目推荐。【结果/结论】通过Movie lens与Book-Crossing数据集对本文提出的算法和其
它两种算法进行比较,实验结果表明：本模型具有较高的推荐准确率,可有效地解决移动商务环境下的个性化推
荐问题。 相似文献
6.
【目的/意义】通过文献综述,梳理国内外情境感知推荐系统领域的研究进展,呈现目前主要研究成果,发现
研究中的不足,旨在对今后研究提供一定启示。【方法/过程】利用文献调查的方法,从相关概念、情境信息兼容的基
本模式、具体方法和情境感知推荐系统的主要应用领域等方面对国内外相关研究进行梳理,在此基础上提出目前
情境感知推荐系统研究中的不足。【结果/结论】情境信息兼容的基本模式已较为明确,情境信息兼容的具体方法呈
现多元化的趋势,情境感知推荐系统的应用领域日益广泛,但在情境要素的选择问题、情境信息的兼容方法问题、
大规模情境化标注数据的获取与构建问题和多元情境要素的关系处理问题等方面还需进一步研究。 相似文献
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[目的/意义]旨在深入研究情境信息对用户偏好的影响,提高情境感知推荐的准确性。[方法/过程]提出了基于梯度提升决策树的情境感知推荐模型,根据梯度提升决策树计算情境属性权重,将其与传统协同过滤算法相融合,生成情境感知推荐结果。[结果/结论]该模型可以识别影响用户偏好的重要情景属性,为用户提供个性化推荐服务。 相似文献
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【目的/意义】大数据环境下，如何对海量的移动图书馆数据资源进行挖掘、重组和深度融合，从而获取最有 价值的信息对移动图书馆的长远发展至关重要。【方法/过程】构建了大数据深度融合的移动图书馆情境化推荐系 统，通过深度融合图书馆用户的情境信息，有效缓解大数据环境下评分数据稀疏导致的推荐性能下降问题；同时采 用MapReduce的并行处理方式，以此提高大数据的融合与挖掘性能。【结果/结论】实验结果表明，大数据深度融合 的移动图书馆情境化推荐系统较好地将情境信息融入到移动图书馆知识推荐过程中，改进了推荐性能，有利于为 用户提供精准的个性化服务资源，MapReduce化的并行处理方法也有效提升了大数据融合与挖掘的性能与效率。 相似文献
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【目的/意义】构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型是满足学术新媒体用户对学术信息
资源精准化、个性化与专业化的要求,同时也是提高学术信息流转效率以及价值增值的有效途径。【方法/过程】在
探究学术新媒体信息流转模型的基础上,进一步分析学术新媒体用户需求与分层画像,重构学术新媒体用户画像
步骤,构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型。【结果/结论】基于用户动态画像的学术新媒体信息
精准推荐模型能够实现学术信息资源与用户的精准对接,提升用户忠诚度,更好地服务科研工作者的学术活动。
【创新/局限】从理论框架角度分析与构建学术新媒体信息推荐模型,后续将重点研究模型的技术实现与实践应用。 相似文献
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【目的/意义】探讨特定健康风险认知中的信息框架效应及其神经活动特征,深入了解用户认知层面的信息
呈现方式偏好,对提高信息服务效果、促进智能化推荐服务非常重要。【方法/过程】以大学生熬夜现象为研究情境
设计实验,采用脑电信号采集和分析信息的目标框架效应和神经活动特征,结合自我报告式问卷调查方法,对数据
结果相互验证。【结果/结论】脑电数据和行为数据两种研究路径均显示熬夜相关健康风险信息存在框架效应,且正
性框架信息的刺激对受试者的效果相对较明显。认知神经科学方法获得的生理数据分析与传统问卷自我报告数
据分析相互印证,表明结果具有稳定性和科学性。【创新/局限】通过脑电和行为两个层面的实验方法揭示了熬夜风
险信息的框架效应和认知过程的个体脑电神经状态,进一步丰富了用户健康风险认知过程中的信息交互理论;但
本文的结论对于其他健康风险认知领域问题是否具有普遍的适用性还需要进一步的探究。 相似文献
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【目的/意义】社会感知是借助海量时空数据研究人类时空间行为特征,进而揭示社会经济现象的时空分
布、联系及过程的理论与方法。用户画像旨在通过挖掘用户属性特征和行为模式,以揭示群体、领域乃至社会现象
的内在规律。用户画像是实现社会感知的重要手段。【方法/过程】紧密围绕社会感知数据涉及的情感认知、行为习
惯和社交网络关系三个维度梳理与之映射的用户画像内容维度,更深层次地,对其三个维度中与用户画像息息相
关的应用情境进行分类描述,以期总结其应用价值。【结果/结论】研究发现：当前用户画像的数据源拓展到多源异
构时空数据;研究内容集中在情感及场所语义、空间交互以及社交网络挖掘等方面;时空语义推理等研究是该领域
的拓展;应用情境可以在跨地域空间信息服务、城市人地交互关系挖掘、政府高效治理、领域事件时空关联趋势预
测等主题领域加以展开。【创新/局限】社会感知数据的利用可以在多任务场景下实现态势感知和知识推理。通过
融合多源异构时空数据和集成多种用户画像维度,能够实现多场景的精准知识服务。 相似文献
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随着移动互联网的发展,越来越多的用户信息获取过程通过移动终端完成.但当前个性化推荐系统对用户情境的感知能力不足,缺乏为用户提供符合当前情境的个性化信息推荐服务.为此,本文提出了基于贝叶斯方法的情境化用户资源类别偏好学习以及融合该类别偏好的协同过滤个性化信息推荐.运用贝叶斯方法学习用户在不同情境下对各资源类别的偏好,然后将该类别偏好与传统协同过滤推荐算法相结合,生成符合用户当前情境的个性化信息推荐.实验表明本文提出的改进算法可以提高推荐的准确率. 相似文献
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[目的/意义]在社会化标注系统自组织运行的基础上，构建个性化信息推荐的多维度融合与优化模型，进而在大数据环境下，为用户提供精准的个性化信息推荐服务，从而进一步丰富个性化信息推荐的理论体系以及拓展个性化信息推荐的研究方法。[方法/过程]首先，对每一种个性化信息推荐方法的优点和不足进行深入分析；然后，将基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）3种个性化信息推荐方法进行多维度深度融合，构建个性化信息推荐多维度融合模型；最后，对社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合模型进行优化，从而解决个性化推荐过程中用户"冷启动"、数据稀疏性和用户偏好漂移等问题。[结果/结论]通过综合考虑现有的基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）的个性化信息推荐方法各自的贡献和不足，实现3种方法之间的多维度深度融合，并结合心理认知、用户情境以及时间、空间等优化因素，最终构建出社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型。 相似文献
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【目的/意义】为了提高信息服务的质量,文章融合“用户-标签-资源项”关系模型以及时间因素对于用户
标注资源的影响,提出了一种个性化推荐方法。【方法/过程】首先建立起“用户-标签-资源项”三者之间的关系模
型,分别计算用户对标签的偏好程度以及资源与标签的相关程度,以此为基础进行用户相似性和资源项相似性的
度量;然后,考虑标签使用的时间因素对用户兴趣偏好的影响结合基于用户标注行为的用户相似性以及资源项相
似性度量方法提出了改进的个性化推荐方法。【结果/结论】提出了一种综合标签和时间因素的推荐算法,该方法利
用标签使用频率描述用户偏好,并结合标签使用的时间因素动态更新用户偏好,提高推荐精度。该方法应用于医
学信息服务应用场景之中,并收集实验数据,最后将提出的方法与其他基于标签信息的协同过滤推荐方法在实验
数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。 相似文献
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【目的/意义】近年来,各大社交媒体平台用户使用率不断下降,意味着平台用户生成内容行为的减少,这无
疑对社交媒体的影响力产生了巨大影响。因此,有必要从社交媒体平台独特的互动性技术特征出发去探究用户生
成内容的影响因素。【方法/过程】以用户感知互动性为研究切入点,并基于社会认知理论、价值理论,提出用户感知
互动性、感知价值和用户生成内容之间作用机制的研究模型,通过调查问卷法与Smart PLS 进行数据分析与模型验
证。【结果/结论】研究结果表明,在社交媒体情境下用户的感知活动性显著影响用户对社交媒体平台的信息价值感
知、自我呈现以及社会认同的满足程度,最终显著促进用户的内容生成行为。 相似文献
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【目的/意义】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者
进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用 LDA 主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似
度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用
户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综
合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角
度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局
中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。 相似文献
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针对高校移动图书馆个性化推荐的不足,利用情境感知技术和数据挖掘技术,从用户的物理情境信息、基本情境信息、社会网络3个方面获取用户的情境信息;采用向量空间模型的表示方法,提出一种基于情境感知的高校移动图书馆个性化推荐模型,并介绍模型的运行过程及相关环节,以期解决移动图书馆用户情境敏感性的个性化需求。 相似文献
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【目的/意义】利用用户画像以及个性化推荐算法实现智慧图书馆中的图书推荐。【方法/过程】从构建智慧
图书馆用户画像的自然属性、兴趣属性、社交属性三个数据维度出发,借助相似度计算方法分别计算不同维度读者
和图书的相似度,实现基于相似读者和相似图书的虚拟图书推荐,阐述了借助智慧图书馆的先进技术实现基于位
置的实体图书推荐。【结果/结论】实验结果表明将用户画像用于智慧图书馆图书推荐可提升图书馆个性化服务能
力,针对读者实现精准推荐。【创新/局限】基于用户画像的图书推荐从多个维度进行组合推荐,实现了智慧图书馆
虚拟图书和实体图书的个性化推荐,提高了推荐质量,为提升智慧图书馆个性化服务具有一定的借鉴意义。局限
在于选取的读者以及图书数量较少。 相似文献
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【目的/意义】提高社交招聘网站用户之间的信息共享意愿和习惯。【方法/过程】了解社交招聘网站的概念
和分类,在社交招聘网站信息传播过程中揭示用户信息发布和接受意愿对共享行为的积极作用。基于技术接受模
型,结合需求层次理论和社会认同理论等,选取社会身份、社交需求、经济情况、自我实现、隐私保障、身份确认和个
性化作为影响因素并进行了实证研究。【结果/结论】经济情况、自我实现以及个性化对用户的感知可信性有显著影
响,社交需求、自我实现和个性化用户感知可用性有显著影响,用户的感知可信性与感知可用性对用户的信息接受
意愿和信息发布意愿有着十分显著的影响。 相似文献